올해들어 원유가격 및 국제금리의 하락과 수출호조에 힘입어 경상수지가 큰 폭으로 개선됨으로써 종전에 거액의 통화를 환수해 온 해외부문이 금년에는 통화철조부문으로 전환될 전망이며, 앞으로 해외부문에서의 통화증발압력이 가중될 것으로 예상됨에 따라 통화당국은 지난 7월중 무역금융 융자단가를 인하하고, 통자안정증권발행을 확대하는 등 금융면에서 통화환수노력을 경주하는 한편, 외환부문에서도 단기자본도입억제를 위하여 연지급수입기간을 단축한 바 있다. 이에 이어 지난 8월 21일에는 최근증가추세에 있는 외자대출을 억제하기 휘하여 융자대상 및 융자기간의 축소와 함께 융자비율을 인하하였으면 연지급수입대상품목을 축소하였다. 또한 외국은행 국내지점의 양도성예금증서(CD)업무 취급허용과 함께 외국은행 국내지점 스와프 한도를 축소하고 외국환은행의 수입보증금 징수대상을 기한부수입에도 확대 적용하는 등 일련의 외환부문 통화대책을 추가적으로 실시하였다.
최근 몇 년 동안 탈중앙화 금융(DeFi)은 블록체인 기술의 혁신적인 사용을 통해 금융 부문의 지형을 재정의할 획기적인 세력으로 부상했다. 본 연구는 DeFi의 제도화를 향한 패러다임 전환에 대한 포괄적인 기술적 분석을 제시하며, DeFi가 전통적인 금융 시스템을 혼란에 빠뜨리고 글로벌 경제 프레임워크를 재구성할 수 있는 잠재력을 강조한다. 본 연구에서 스마트 계약, 분산형 자율 조직(DAO) 및 합의 알고리즘을 포함한 DeFi 핵심 기술의 복잡성을 조사하고 이러한 요소가 어떻게 집합적으로 보다 개방적이고 투명하며 포용적인 금융 생태계를 조성하는지 탐구한다. 주요 고려 사항에는 규제 장애물, 보안 문제, 확장성 문제, 혁신과 소비자 보호 간의 균형이 포함된다. 금융 포괄성, 특히 은행 서비스를 받지 못하는 인구와 은행 서비스를 받지 못하는 인구에게 금융 서비스에 대한 접근을 제공하는 역량 측면에서 DeFi의 혁신적인 잠재력에 대해 논의하여 일드 파밍, 유동성 채굴, 분산형 대출 등 새로운 금융 상품 및 서비스를 도입하는 데 있어 DeFi의 역할을 평가하여 소비자와 기존 금융 기관 모두에 미치는 영향을 강조한다. DeFi의 기술 기반과 기관 금융 프레임워크 내에서 급성장하는 역할에 대한 자세한 조사를 제공함으로써 본 논문은 금융의 미래 궤적과 글로벌 경제 시스템의 진화하는 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.
경제위기 이후 은행 등 금융기관의 기업 규모별 대출분포를 살펴보면 대규모 기업에서 중소규모 기업으로 그 비중이 이동하였음을 알 수 있다. 이러한 현상의 원인 중 하나로 경제위기 이후 진행된 금융구조 개혁으로 금융기관의 대출관행이 개선된 점을 들 수 있다. 경제위기 이후 회사채시장에서도 중요한 변화가 정착되고 있다. 경제위기 이전에는 기업 또는 그룹의 규모 자체가 회사채 조달에 있어 중요한 결정요인 중 하나였는데, 경제위기 이후 그러한 현상이 사라져가고 있는 것이다. 이는 경제위기 이전에는 소위 "대마불사"의 신화로 일반투자자들이 대규모 재벌의 회사채를 수익성과 관계없이 선호하였으나, 1999년 대우그룹 붕괴 및 2000~2001년 현대그룹 유동성 위기 등으로 그러한 불합리한 믿음이 깨지게 된 것과 밀접한 관련이 있다.
본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.
기존의 많은 연구에서 거래은행 수에 영향을 미치는 요인들을 파악하려는 시도들이 있어 왔다. 일반적으로 기업규모나 업력, 레버리지도, 신용도, 수익성, 연성예산제약, 혁신과 관련된 기밀유지 효과 등이 거래은행 수에 영향을 미칠 수 있는 기업의 특성들로 파악되고 있다. 이와 더불어 최근 거시 경제변수도 거래은행 수에 중요한 영향을 미칠 수 있음이 보고된 바 있다. 본 연구의 목적은 우리나라 기업의 대출거래은행 수에 대한 결정요인을 종합적으로 파악하는데 있다. 즉 앞서 언급한 개별 기업들의 특성들의 영향과 더불어 경기변동의 영향도 살펴보았다. 개별기업 특성변수들 각각의 영향에 대해서 기존의 해외논문의 결과와 대비하여 보고하였고, 이러한 결과가 우리나라 간접금융시장에서의 기업들의 자금조달 행태와 어떻게 연결되는지에 대해 살펴보았다. 경기변동의 영향에 대한 분석에서는 경기변동이 기업의 거래은행 수 결정에 있어서 중요한 요인으로 작용함을 발견하였다. 기업들은 거래은행 수 선택에 있어서 경기역행적인 행태를 보였는데, 경기확장기에는 적은 수의 은행과 거래관계를 유지하는 반면 경기수축기에는 보다 많은 수의 은행과 거래관계를 유지하는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 기업규모에 따라 다르게 나타났는데, 중소기업의 경우에만 거래은행 수가 경기역행적인 행태를 보였고, 대기업의 경우에는 거래은행 수가 경기와 상관없이 안정적이었다. 또한 대안적인 자금조달 수단에 접근이 상대적으로 어려운 비상장기업, 비재벌기업, 신용도가 낮은 기업에서도 경기역행적인 현상이 동일하게 나타났다. 시장의 경쟁도 측면에서는 경쟁적인 시장에서만 경기역행적인 특징을 보였고, 비경쟁적인 시장에서는 이러한 현상이 관찰되지 않았다.
부동산PF는 대출의 상대적 규모가 커서 연체가 발생되면 시장의 파급력도 커진다. 따라서 부동산PF 연체율에 대한 관리와 거시경제적 분석이 필요하다. 선행연구에서는 주로 개별 은행의 부동산PF 데이터를 통한 미시적인 분석을 진행하여 리스트의 중요성을 평가하거나, 연체에 대한 결정요인을 분석하여 전체적인 부동산PF 규모에 의한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 자료의 한계점을 극복하고자 거시경제변수에 따른 시장전체의 부동산PF 연체율에 대한 영향관계를 연구하였다. 본 연구는 부동산PF 대출규모, 통화량, 금리, 소비자물가지수, GDP 자료를 활용하였으며, 공적분검정 결과 적어도 2개 변수 이상에서 선형관계가 이루어짐에 따라 VECM의 1차 모형을 적용하였다. 그랜저인과관계 결과 부동산PF 연체율은 부동산PF 대출금액에 영향을 받으며, 충격반응결과 통화량, 소비자 물가지수, 금리, 대출금액, GDP 순으로 연체율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 부동산PF 자금 대출 이후 금리 상승은 부동산PF 연체율에 부담을 주게 되며, 통화량의 증가는 물가의 상승을 유도하여 결국 금리상승으로 이어질 수 있어 대출규모가 클수록 위험성의 노출이 심각해 질 수 있다. 따라서 부동산PF 연체율의 관리는 대출 이후 거시적 관점에서 자금 회수에 지속적 추적과 관찰이 필요하며, 이를 통해 연체율 방지를 위한 관리방안이 필요할 것이다.
3D 모델링 기술과 대화 인공지능 알고리즘의 발달로 인해 다양한 분야에서 디지털 휴먼이 활용되고 있고, 신한 은행, 농협 은행 등 주요 은행을 중심으로 은행에서도 가상 은행원이 등장하기 시작했다. 그러나 디지털 휴먼과 관련된 연구는 주로 외형 위주이며, 로봇 의인화 과정에서 고려되어야 하는 퍼소나 설정에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 은행 업무라는 구체적인 맥락에서 발화 전략의 의인화 수준과 개인정보 활용 수준이 다른 3가지 시나리오(학생증 수령, 입출금 통장 개설, 전세 자금 대출 상담)에 대한 사용자 경험을 알아보기 위해 실험을 진행하였다. 연구 결과, 사회적 실재감과 유용성은 시나리오와 의인화 수준에 대해 상호작용 효과가 있었다. 친밀감, 신뢰도, 인지된 지능에는 상호작용 효과가 없었지만 경향성을 확인 할 수 있었다.
역선택은 금융 산업에서 많이 연구되는 주제이다. 은행 대출 이자율에 대해서는 이자율과 역 선택의 관계에 대해서 공감을 형성하고 있지만, 신용카드 이자율에 있어서 이자율의 변화와 역선택이 발생하는 방향에 대해서 아직 논쟁 중이다. 그러므로 이 논문에서는 신용카드 이자율에 있어서 역선택이 어떻게 발생하는 지를 밝히고, 균형 이자율이 결정되는 과정을 보이려 한다. 신용카드 이용자들과 공급자 사이의 상호 작용이 이자율을 결정하게 되는 중요한 요소이다. 신용카드 이용자들은 거래수단으로서 혹은 자금 조달 수단으로 신용카드와 현금을 이용할 수 있는데, 단위 화폐가치당 소용 비용을 최소화하려는 선택을 하는 합리적인 소비자로 가정하고 있다. 반면에 신용카드 공급자들은 그들의 이익을 최대화하려는 노력을 기울이는데, 현금보다 신용카드가 널리 쓰일수록 유리하다. 이런 가정하에서 신용카드 이자율과 역선택의 관계를 이론적 모형을 통해서 분석하였고, 은행 대출 이자율에서 발생하는 역선택과 같은 역선택이 발생함을 보였다. 즉 증가하는 신용카드 이자율은 역선택을 유발하는 것이다.
바젤III(Basel III)는 국제결제은행(BIS)이 2010년에 확정한 강화된 재무건전성기준으로 대표적인 규제비율에는 자본적정성, 자산건전성, 유동성 등이 있다. 자본적정성 규제의 측정항목은 BIS자기자본비율, BIS기본자본비율, 단순자기자본비율로 구성된다. 자산건전성 규제의 측정항목에는 고정이하여신비율과 대손충당금적립률이 있으며, 유동성 규제의 측정항목에는 원화 및 외화 유동성커버리지비율 등이 있다. 본 연구는 은행의 건전성감독지표를 도출하고, 재무건전성 관점에서 국내 인터넷전문은행과 시중은행을 비교하여 문제점 도출과 해결방안을 모색해보고자 한다. 연구결과, 국내 인터넷전문은행의 자기자본비율은 시중은행에 비해 낮은 것으로 나타났다. 자본적정성 규제를 고려하여 지속적인 영업을 수행하기 위해서는 추가적인 자본확충이 필수적인 상황이다. 또한 국내 인터넷전문은행은 2019년에 중금리 대출의 만기가 도래하며 연체율과 고정이하여신비율이 높아지는 것으로 나타났다. 바젤I 적용을 받고 있는 인터넷전문은행은 재무건전성은 양호한 수준이나 바젤III 시행에 대비하여 BIS총자본비율과 보통주자본비율을 높여야 할 것이다.
통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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